Apriyanto Noer Setiawan & Petrus Sokibi. / ITEJ (Information Technology Engineering Journals)  (2017) Vol 02- No 02
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN PT HARJAMUKTI JAYA MANDIRI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Apriyanto Noer Setiawan 1 , Petrus Sokibi 2 STMIK Catur Insan Cendikia Cirebon Jl. Kesambi No.202 Cirebon – 45133, Telp (0231) 200418, Fax (0231) 242112 e-mail: setiawan.apriyanto@gmail.com , petrussokibi@gmail.com

## Abstract
Assessment  of  the  performance  is  an  important  process  from  whole  employees  activity, assessment of the performance can do for enchancement position, give salary bonus and evaluation from performance result of employees with the properties of the objective assessment. Decision Support System Assessment  of  the  Employees  Performance  is  a  system  can  help  division  Staff  Manager  PT. HARJAMUKTI  JAYA  MANDIRI  in  determine  decision  employess  with  good  performance  to  get  salary bonus.  The  method  used on  this  system  is  Simple  Additive  Weighting    which uses  predefined  criteria  in calculation. Criteria used for measure performance of employees there are 5, there are work discipline, last  education,  work  experience,  team  work  and  liveliness  and  then  criteria  used  in  this  system  are benefit.
Keywords:  Assessment  of  the  Employees  Performance,  Decision  Support  System,  Criteria,  Simple Additive Weighting (SAW), Benefit.

## I. Pendahuluan
Perkembangan teknologi berbasis komputer dalam kehidupan sehari-hari memberikan kemudahan dan  kecepatan  dalam  pemrosesan  suatu  informasi.  Informasi  Sumber  Daya  Manusia  di  perusahaan dijadikan  dasar  untuk  meningkatkan  kinerja  karyawan  dan  evaluasi  karyawan.    Begitu  juga  untuk  PT. HARJAMUKTI  JAYA  MANDIRI.  PT.  HARJAMUKTI  JAYA  MANDIRI  merupakan  anak  perusahan PT.  PERTAMINA  (Persero)  milik  perseorangan  (swasta)  yang  mengelola  dan  mendistribusikan  energi bahan bakar minyak dan gas di wilayah Kecamatan Dukupuntang dan sekitarnya memiliki banyak sumber daya  manusia.  Manajemen  sumber daya  manusia di perusahaan  meliputi proses rekruitmen, pembinaan, pelatihan, dan kinerja karyawan.
Penilaian kinerja karyawan yang dilakukan oleh PT. HARJAMUKTI JAYA MANDIRI pada saat ini  terdiri  dari  serangkaian  proses  dimana  dinilai  berdasarkan  dengan  melihat  subjek  penilaian  secara langsung dan meminta pendapat karyawan yang lain tentang karyawan yang akan dinilai kinerjanya. Hal ini  mengakibatkan  pihak top manajerial  harus  selalu  melihat  setiap  kegiatan  yang  dilakukan  oleh  setiap karyawan  yang  akan  dinilai  kinerjanya  sehingga  penilaian  kinerja  karyawan  dengan  cara  seperti  ini kurang efektif dan masih bersifat subjektif.
Penilaian  kinerja  karyawan  harus  dilakukan  dengan  adil,  realistis,  valid  dan  relevan  dengan pekerjaan  yang  dilakukan  karyawannya,  serta  harus  bebas dari  subjektifitas.  Penilaian  kinerja  karyawan dapat dilakukan untuk memberi perhargaan kepada seorang karyawan yang berkinerja baik sesuai dengan kriteria  penilaian  yang  telah  ditentukan  perusahaan.  Hal  ini  menjadi  tantangan  bagi top manajerial  PT. HARJAMUKTI  JAYA  MANDIRI  dalam  menilai  kinerja  karyawan  agar  tidak  subyektif  sehingga  tidak ada pihak yang dirugikan dan mendapatkan hasil yang kongkrit.
Perusahaan  memerlukan  sistem  yang  menjadi  acuan  atau  masukan  dalam  menilai  kinerja karyawan.  Sistem  pendukung  keputusan  adalah  salah  satu  sistem  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk mendukung  suatu  keputusan  dari  suatu  kondisi  masalah  yang  bersifat  tidak  terstruktur  dan semi - terstruktur.  Sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  data,  memberikan  antarmuka  pengguna  yang mudah dan dapat menggabungkan pemikiran pengambil keputusan.
Apriyanto Noer Setiawan & Petrus Sokibi. / ITEJ (Information Technology Engineering Journals)  (2017) Vol 02- No 02
Salah satu metode yang dapat dipakai untuk sistem pendukung keputusan adalah Simple Additive Weighting . Simple Additive Weighting merupakan metode penilaian terbobot dimana metode ini mencari penjumlahan terbobot rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Berdasarkan uraian dan penjelasan diatas penelitian yang diterapkan adalah bagaimana membuat sistem  pendukung  keputusan  penilaian  kinerja  karyawan  dengan  model Simple  Additive  Weighting . Dengan  adanya  suatu  sistem  pendukung  keputusan  diharapkan  dapat  membantu  pihak  PT. HARJAMUKTI JAYA MANDIRI dalam menentukan kinerja karyawan yang baik secara objektif.

## II. Metode Penelitian
A. Kinerja
Kinerja dalam kamus umum adalah hasil yang dicapai dari yang telah dilakukan, dikerjakan seseorang  dalam  melaksanakan  kerja  atau  tugas.  Menurut  (Simamora,  “Penilaian  Kinerja  dalam Manajemen  Perusahaan”,  2003,  p45),  kinerja  adalah  ukuran  keberhasilan  organisasi  dalam mencapai misinya.
Aspek-aspek  kinerja  menurut  (Soeprihanto,  “Penilaian  Kinerja  dan  Pengembangan Karyawan”, 1996: p6), meliputi :
1. Kualitas pekerjaan
2. Kuantitas pekerjaan
3. Kemampuan bekerja sendiri
4. Pemahaman dan pengenalan pekerjaan
5. Kemampuan memecahkan persoalan
B. Sistem Pendukung Keputusan
Menurut  (Turban,  “Decision  Support  System  and  Intelligent  Systems”,  Andi,  2005,  p802), Decision  Support  System (DSS)  atau  Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sebuah  sistem  yang mampu  memberikan  kemampuan  pemecahan  masalah  maupun  kemampuan  pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi -terstruktur dan situasi tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan harus dibuat.
Sistem  pendukung  keputusan  lebih  ditujukan  untuk  mendukung  manajemen  dalam melakukan pekerjaan  yang bersifat analitis dalam  situasi  yang  kurang terstruktur dan kriteria yang kurang jelas. Sistem pendukung  keputusan bukan untuk  maksud  mengotomatisasikan pengambilan suatu keputusan, tetapi memberikan perangkat interaktif yang memungkinkan mengambil keputusan untuk melakukan berbagai analisis menggunakan model-model yang tersedia.
Keputusan  yang  diambil  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah  dapat  dilihat  dari keterstrukturan menurut (Kusrini, “Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan”, 2007, p19) dibagi sebagai berikut :
1. Keputusan  terstruktur  ( structured  decision )  adalah  keputusan  yang  dilakukan  secara berulang-ulang    dan  bersifat  rutin,  prosedur  pengambilan  keputusan  sangat  jelas, keputusan tersebut terutama dilakukan pada manajemen tingkat bawah.
2. Keputusan semi -terstruktur ( semi-structured decision ) adalah keputusan  yang  memiliki dua  sifat,  sebagian  sifat  ditangani  komputer  dan  yang  lain  tetap  dilakukannya pengambilan  keputusan,  prosedur  dalam  pengambilan  keputusan  secara  garis  besar sudah ada, tetapi ada beberapa hal yang masih memerlukan kebijakan dari seorang yang mengambil  keputusan.  Biasanya,  keputusan  semacam  ini  diambil  oleh  individu  yang berada di manager level menengah dalam suatu instansi atau perusahaan.
3. Keputusan  tidak  terstruktur  ( unstructured  decision )  adalah  keputusan  yang penanganannya  rumit  karena  tidak  terjadi  berulang-ulang  atau  tidak  sering  terjadi, keputusan tersebut  menuntut pengalaman dan berbagai sumber  yang bersifat eksternal. Keputusan tersebut umumnya terjadi pada manajemen level atas.
Tahapan dari sistem pendukung  keputusan  menurut (Kusrini,  “Konsep dan  Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan”, 2007, p9) terdiri dari :
1. Mendefiniskan masalah.
2. Pengumpulan data atau elemen informasi yang relevan.
Apriyanto Noer Setiawan & Petrus Sokibi. / ITEJ (Information Technology Engineering Journals)  (2017) Vol 02- No 02
3. Pengolahan data  menjadi informasi, baik  dalam bentuk laporan grafik  maupun tulisan, serta menentukan alternatif-alternatif solusi (dalam bentuk presentase).
C. Simple Additive Weigthing (SAW) Metode Simple Additive Weighting (SAW) menurut (Nofriansyah, “Konsep Data Mining Vs Sistem  Pendukung  Keputusan”,  2014,  p11)  sering  disebut  dengan  istilah  metode  penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  dari Simple  Additive  Weighting adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode Simple  Additive  Weighting membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
Adapun  langkah  penyelesaian  suatu  masalah  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting yaitu :
1. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan yaitu Ci.
2. Memberikan nilai bobot untuk masing-masing kriteria sebagai W.
3. Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap alternatif.
4. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci), kemudian melakukan normalisasi matriks  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternomalisasi R.
1) Jika j adalah keuntungan ( Benefit ) 𝑅𝑖𝑗 = { 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 } …………………………………………………..........(1)
2) Jika j adalah biaya ( cost ) 𝑅𝑖𝑗 = { 𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 } …………………………………………………..........(2) Keterangan : Rij = nilai rating kinerja ternormalisasi. Xij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria. Max Xij = nilai terbesar dari setiap kriteria. Min Xij = nilai terkecil dari setiap kriteria.
5. Hasil akhir di peroleh dari proses perangkingan yaitu penjumlahan dan perkalian matrik ternormalisasi  R  dengan vector bobot  sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih sebagai alternatif yang terbaik (Ai) sebagai solusi. 𝑉𝑖 =   ∑ 𝑊𝑗𝑅𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ………………………………………………………(3) Keterangan : Vi = rangking untuk setiap alternatif. Wj = nilai bobot dari setiap kriteria Rij = nilai rating kinerja ternormalisasi.

## III. Analisa dan Hasil
Dalam  menentukan  kinerja  karyawan  yang  baik  pada  PT.  HARJAMUKTI  JAYA  MANDIRI, pihak perusahaan melakukan pendataan pada setiap karyawan yang berkerja dengan menggunkan kriteria- kriteria  yang  telah  ditentukan.  Salah  satu  penyelesaian  masalah  penentuan  kinerja  karyawan  yang  baik pada  PT.  HARJAMUKTI  JAYA  MANDIRI,  maka  diperlukan  kriteria  dan  bobot  dalam  melakaukan perhitungannya  sehingga  memperoleh  hasil  alternatif  terbaik  dengan  menggunakan Simple  Additive Weighting sebagai berikut :
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
Setiap  periode  1  bulan  sekali  PT.  Harjamukti  Jaya  Mandiri  memilih  karyawan  terbaik dengan menggunakan 5 kriteria penilaian, yaitu:
a. C1  =  Kedisiplinan  Kerja,  dinilai  dari  kehadiran  dalam  berkerja  pada  periode  1 bulan selama 26 hari.
b. C2 = Pendidikan Terakhir, dinilai dari pendidikan terakhir karyawan.
c. C3 = Pengalaman Kerja, dinilai pegalaman kerja karyawan pada perusahaan.
Apriyanto Noer Setiawan & Petrus Sokibi. / ITEJ (Information Technology Engineering Journals)  (2017) Vol 02- No 02
d. C4 = Kerjasama, dinilai dari pertanyaan yang diajukan oleh staff manajer kepada setiap karyawan.
e. C5  =  Keaktifan,  dinilai  dari  aktifnya  karyawan  ikut  sebagai  panitia event (acara) tahunan perusahaan.
2. Memberikan  nilai  bobot  pada  masing-masing  kriteria.  Pengambilan  keputusan memberikan  bobot  untuk  setiap  kriteria  berdasarkan  kriteria  yang  diharuskan  dalam penjabarannya pada tabel 3.1 :
Tabel 3. 1 Kriteria
No Kriteria Nilai Bobot 1 Kedisiplinan Kerja Benefit 30% (0,3) 2 Pendidikan Terakhir Benefit 25% (0,25) 3 Pengalaman Kerja Benefit 20% (0,2) 4 Kerjasama Benefit 15% (0,15) 5 Keaktifan Benefit 10% (0,1) Total 100% (1)
C1  =  30%  (0,30);  C2  =  25%  (0,25);  C3  =  20%  (0,20);  C4  =  15%  (0,15);  C5  =  10% (0,10); = 100% (1).
Dari  keterangan  tabel  3.1  dalam  menentukan  pembobotan  kriteria  diperlukan  paduan dalam  menentukan  nilai  bobot. Admin harus  mengikuti  panduan  dalam  menentukan pembobotan kriteria sebagai arahan dalam menentukan nilai bobot karyawan dari setiap kriteria yang ada.
Tabel 3. 2 merupakan nilai bobot masing-masing kriteria.
Tabel 3. 2 Indikator Nilai No Kriteria Indikator Nilai 1 Kedisiplinan Kerja = 26 hari 4 20 – 25 hari 3 15 – 19 hari 2 5 – 14 hari 1 Tabel 3. 3 Indikator Nilai (Lanjutan) No Kriteria Indikator Nilai 2 Pendidikan Terakhir S1 4
D3
3
SMA
2 SMP 1 3 Pengalaman Kerja > 2 Tahun 4 1.6 – 2 Tahun 3 > 1 – 1.5 Tahun 2 0 – 1 Tahun 1
4
Kerjasama Sangat Baik 4 Baik 3 Kurang 2 Tidak Bisa 1
5
Keaktifan 4 event 4 3 event 3 2 event 2 1 event 1
Untuk kriteria kerjsama penilaian dilakukan dengan cara memberikan pertanyaan yang diajukan  Staff  manajer,  sedangkan  untuk  kriteria  keaktifan  dilihat  dari  karyawan  yang aktif ikut sebagai panitia event (acara) dalam 1 tahun.
3. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
Ada lima kandidat (alternatif)  karyawan untuk seleksi karyawan terbaik, yaitu :
a. A1 = Andi
b. A2 = Doni
c. A3 = Beni
d. A4 = Sofia
e. A5 = Putri
Tabel 3. 4 Nilai Rating Kecocokan
Alternatif (A) Kriteria Kedisiplinan Kerja Pendidikan Terakhir Pengalaman Kerja Kerja sama Keaktifan Andi (A1) 3 3 4 2 3 Doni (A2) 4 4 3 3 4 Beni (A3) 4 4 4 3 4 Sofia (A4) 2 3 2 1 2 Putri (A5) 3 3 2 4 3
4. Selanjutnya membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci) yang telah ditentukan, kemudian melakukan normalisasi matriks pada setiap kandidat (alternatif).
Tabel 3. 4, merupakan matrik keputusan berdasarkan nilai rating kecocokan.
Tabel 3. 5 Matriks Awal
Ai/Ci C1 C2 C3 C4 C5 A1 3 3 4 2 3 A2 4 4 3 3 4 A3 4 4 4 3 4 A4 2 3 2 1 2 A5 3 3 2 4 3
Sesudah mendapatkan matriks awal selanjutnya melakukan normalisasi keputusan (Xij) dengan  menghitung  nilai rating kinerja  ternormalisasi  (Rij)  dari  alternatif  (Ai)  pada setiap kriteria (Ci).
a. Normalisasi matriks A1 :
R11  = 3
Max{3; 3; 4; 2; 3} = 3 4 =  0.75
R12  = 3 Max{3; 3; 4; 2; 3} = 3 4 =  0.75
R13  = 4
Max{3; 3; 4; 2; 3} = 4 4 =  1
R14  = 2 Max{3; 3; 4; 2; 3} = 2 4 =  0.5
R15  = 3
Max{3; 3; 4; 2; 3} = 3 4 =  0.75
b. Normalisasi matriks A2 : R21  = 4
Max{4; 4; 3; 3; 4} = 4 4 =  1 R22  = 4 Max{4; 4; 3; 3; 4} = 4 4 =  1 R23  = 3
Max{4; 4; 3; 3; 4} = 3 4 =  0.75 R24  = 3 Max{4; 4; 3; 3; 4} = 3 4 =  0.75 R25  = 4 Max{4; 4; 3; 3; 4} = 4 4 =  1
c. Normalisasi matriks A3 : R31  = 4
Max{4; 4; 4; 3; 4} = 4 4 =  1 R32  = 4
Max{4; 4; 4; 3; 4} = 4 4 = 1 R33  = 4
Max{4; 4; 4; 3; 4} = 4 4 = 1 R34  = 3
Max{4; 4; 4; 3; 4} = 3 4 = 0.75 R35  = 4
Max{4; 4; 4; 3; 4} = 4 4 = 1
d. Normalisasi matriks A4 :
R41  = 2
Max{2; 3; 2; 1; 2} = 2 4 = 0.5 R42  = 3 Max{2; 3; 2; 1; 2} = 3 4 = 0.75 R43  = 2 Max{2; 3; 2; 1; 2} = 2 4 = 0.5 R44  = 1
Max{2; 3; 2; 1; 2} = 1 4 = 0.25 R45  = 2
Max{2; 3; 2; 1; 2} = 2 4 = 0.5
e. Normalisasi matriks A5 : R51  = 3
Max{3; 3; 2; 4; 3} = 3 4 = 0.75
R52  = 3 Max{3; 3; 2; 4; 3} = 3 4 = 0.75
R53  = 2 Max{3; 3; 2; 4; 3} = 2 4 = 0.5
R54  = 4
Max{3; 3; 2; 4; 3} = 1 4 = 1
R55  = 3
Max{3; 3; 2; 4; 3} = 2 4 = 0.75
Kemudian  sesudah  menghitung  normalisasi  setiap  kriteria,  dibuatlah  matriks ternormalisasi. Matriks ternormalisasi pada tabel 3.5 :
Tabel 3. 6 Matriks Ternormalisasi Ai/Ci C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.75 0.75 1.00 0.50 0.75 A2 1.00 1.00 0.75 0.75 1.00 A3 1.00 1.00 1.00 0.75 1.00 A4 0.50 0.75 0.50 0.25 0.50 A5 0.75 0.75 0.50 1.00 0.75
5. Hasil yang diperoleh dari setiap kriteria yang ternormalisasi (Ri), kemudian menentukan hasil  nilai  akhir  (Vi)  yang  diperoleh  dari  penjumlahan  dan  perkalian  elemen    (Ri) dengan nilai bobot (W), yaitu : V1 = (0.75*0.3) + (0.75*0.25) + (1*0.2) + (0.50*0.15) + (0.75*0.1) = 0.225 + 0.1875 + 0.20 + 0.075 + 0.075 = 0.7625 V2 = (1*0.3) + (1*0.25) + (0.75*0.2) + (0.75*0.15) + (1*0.1) = 0.30 + 0.25 + 0.15 + 0.1125 + 0.10 = 0.9125 V3 = (1*0.3) + (1*0.25) + (1*0.2) + (0.75*0.15) + (1*0.1) = 0.3 + 0.25 + 0.2 + 0.1125 + 0.1 = 0.9625 V4 = (0.50*0.3) + (0.75*0.25) + (0.50*0.2) + (0.25*0.15) + (0.50*0.1) = 0.15 + 0.1875 + 0.1 + 0.0375 + 0.05 = 0.525 V5 = (0.75*0.3) + (0.75*0.25) + (0.50*0.2) + (1*0.15) + (0.75*0.1) = 0.225 + 0.1875 + 0.1 + 0.15 + 0.075 = 0.7
Kesimpulannya,  nama  Beni  (V3)  adalah  karyawan  terbaik  dengan  perolehan nilai total 0.9625.

## 4. Kesimpulan
Dari hasil penelitian sistem pendukung keputusan penilaian kinerja karyawan PT.HARJAMUKTI JAYA MANDIRI menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dapat diambil beberapa kesimpulan yaitu :
1. Dengan menggunakan sistem pendukung keputusan penilaian kinerja karyawan metode Simple  Additive  Weigthing (SAW)  ini,  bagian top  manager dipermudah  dalam menghitung penilaian knier karyawan.
2. Sistem  pendukung  keputusan  penilaian  kinerja  karyawan  ini  dapat  memberikan informasi  mengenai  kriteria  apa  saja  yang  di  pakai  dalam  menilai  kinerja  karyawan, berapa  bobot  nilai  yang  dipakai  untuk  penilaian  kinerja  karyawan  dan  menampilkan hasil dari penilaian kinerja karyawan.
3. Metode Simple  Additive  Weighting dituangkan  diaplikasi  dengan  bentuk  penilaian kinerja karyawan.

## Referensi
1. Kusrini (2007). Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Penerbit Andi Offset,  p9, p16, p19, p20.
2. Nofriansyah, Dicky (2014). Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Deepublish, p11.
3. Simamora, Bilson (2003). Penilaian Kinerja dalam Manajemen Perusahaan . Jakarta: Gramedia Pustaka, p45.
4. Soeprihanto, John (1996). Penilaian Kinerja dan Pengembangan Karyawan. Yogyakarta: BPFE, P6.
5. Turban  dkk  (2005). Decision  Support  System  and  Intelligent  Systems  (Sistem  Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas) . Yogyakarta: ANDI, jilid 1, p802.